Classifying Images of Clouds in the Cloud with AutoML Vision recensioni

Anderson M. · Recensione inserita oltre 3 anni fa

Dipsikha T. · Recensione inserita oltre 3 anni fa

Chandra K. · Recensione inserita oltre 3 anni fa

Cristian C. · Recensione inserita oltre 3 anni fa

Igor I. · Recensione inserita oltre 3 anni fa

Harindha F. · Recensione inserita oltre 3 anni fa

Joe W. · Recensione inserita oltre 3 anni fa

Aashis K. · Recensione inserita oltre 3 anni fa

great understandable presentation

chollangi c. · Recensione inserita oltre 3 anni fa

Riccardo S. · Recensione inserita oltre 3 anni fa

sangavi k. · Recensione inserita oltre 3 anni fa

Yi L. · Recensione inserita oltre 3 anni fa

Cheng L. · Recensione inserita oltre 3 anni fa

Yogesh J. · Recensione inserita oltre 3 anni fa

賢司 塩. · Recensione inserita oltre 3 anni fa

Laxman K. · Recensione inserita oltre 3 anni fa

Henry L. · Recensione inserita oltre 3 anni fa

Tanay D. · Recensione inserita oltre 3 anni fa

Pankaj K. · Recensione inserita oltre 3 anni fa

Leo B. · Recensione inserita oltre 3 anni fa

Aditi S. · Recensione inserita oltre 3 anni fa

Rahul J. · Recensione inserita oltre 3 anni fa

Definitely the worst lab so far. The instructions are out of date - e.g. CSV-based image import seems to require a header row, absent in the original data.csv; it succeeded only after I've added the labels; visiting web UI of GCS is confusing as it serves no purpose - CLI is used to copy all the files *and to list them*, so visit to UI is redundant and makes the student wonder if they've missed someting. I feel like I've learned nothing, it was just copying files from one bucket to another and clicking some buttons with default settings... Now for the constructive part: how about providing a pre-trained model to copy to student's account instead of telling them to "see the screenshots"? How about changing the dataset used for training (image sizes range from 50 KB to whopping 9 MB!) - if you're just showcasing the tool, maybe something smaller/simpler would suffice? I'm no expert in ML, but I suppose that teaching the model to recognize items on 64x64 px icons would be much faster. Or maybe provide 2 or 3 pre-trained models with different quality of input images to show the differences? Please review the lab and update the instructions, in its current form it's a waste of time and resources.

Andrzej G. · Recensione inserita oltre 3 anni fa

Vinayak H. · Recensione inserita oltre 3 anni fa

José T. · Recensione inserita oltre 3 anni fa